近红外光谱分析技术在鸡肉分类检测中的应用

• 作者: 向灵孜 郭培源
• 来源期刊: 食品科学技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 鸡肉鉴别 近红外光谱 聚类分析
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TS207.3
• 字数: 3005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6002.2014.06.013

摘要

针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法.采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响.结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭培源	北京工商大学计算机与信息工程学院	77	656	14.0	20.0
2	向灵孜	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	22	4.0	4.0